RankED: Addressing Imbalance and Uncertainty in Edge Detection Using Ranking-based Losses

핵심 개념

RankED proposes a unified ranking-based approach to address the imbalance and uncertainty problems in edge detection, outperforming previous studies on various datasets.

초록

Introduction

Edge detection is crucial in Computer Vision.
Imbalance and uncertainty in edge data hinder machine learning models.

RankED Approach

RankED addresses imbalance and uncertainty with two components.
Outperforms previous studies on NYUD-v2, BSDS500, and Multi-cue datasets.

Related Work

Deep learning has revolutionized edge detection methods.
Various loss functions like CE, Dice, and ranking-based losses have been explored.

Methodology: RANKED

Ranking Positives over Negatives (LRank) and Sorting Positives with Uncertainties (LSort).
Computing Pixel Uncertainties to address label uncertainty.

Experiments

Extensive experiments on BSDS, NYUD-v2, and Multi-cue datasets.
RANKED consistently outperforms SOTA models in AP.

Quantitative Results

RANKED shows superior performance in edge and boundary detection.

Uncertainty-aware Evaluation

RANKED performs better on low-uncertainty edges.

Ablation Analysis

Ranking improves results over common loss functions.
Certainty map computation enhances performance.

Qualitative Comparison

RANKED detects prominent edges better than SOTA models.

Running Time Comparisons

Vectorized implementations of RANKED significantly reduce training time.

통계

Edge pixels are marked as 7% in the BSDS dataset.
RANKED outperforms previous studies on NYUD-v2, BSDS500, and Multi-cue datasets.
The uncertainty level decreases as certainty increases.

인용구

"RankED tackles imbalance and uncertainty in edge detection with a unified ranking-based approach."
"RANKED consistently outperforms all SOTA models in average precision."

핵심 통찰 요약

RankED

by Bedrettin Ce... 게시일 arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01795.pdf

더 깊은 질문

어떻게 랭킹 기반 손실 개념을 다른 컴퓨터 비전 작업에 적용할 수 있습니까?

랭킹 기반 손실은 객체 감지, 인스턴스 분할 및 이미지 분할과 같은 다른 컴퓨터 비전 작업에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 객체 감지 작업에서 랭킹 기반 손실을 사용하여 모델이 객체를 정확하게 식별하고 분류하도록 유도할 수 있습니다. 랭킹 기반 손실은 클래스 간 불균형 문제를 해결하고 모델이 특정 클래스에 더 집중하도록 유도할 수 있습니다. 또한 인스턴스 분할에서는 랭킹 기반 손실을 사용하여 모델이 인스턴스 경계를 정확하게 식별하고 분할할 수 있도록 할 수 있습니다. 이미지 분할 작업에서는 랭킹 기반 손실을 사용하여 모델이 이미지의 다양한 영역을 정확하게 분할하도록 유도할 수 있습니다.

어드텍션에서 불확실성을 고려한 평가의 잠재적인 한계는 무엇인가요?

어드텍션에서 불확실성을 고려한 평가의 잠재적인 한계 중 하나는 불확실성을 정확하게 측정하고 처리하는 것이 어려울 수 있다는 점입니다. 불확실성은 주관적인 측면이 있을 수 있으며, 다양한 주석자 간의 의견 차이로 인해 발생할 수 있습니다. 따라서 모델이 불확실성을 어떻게 처리하고 해석해야 하는지에 대한 명확한 가이드라인이 필요합니다. 또한 불확실성을 고려한 평가는 추가적인 계산 및 분석을 필요로 하며, 이로 인해 모델의 성능을 평가하는 데 시간과 노력이 더 많이 필요할 수 있습니다.

이 연구 결과를 학술 연구를 넘어 실제 응용 프로그램으로 어떻게 전환할 수 있을까요?

이 연구 결과는 실제 응용 프로그램에서 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 랭킹 기반 손실을 적용하여 더 정확한 객체 감지 및 분할 모델을 개발할 수 있습니다. 이는 자율 주행 자동차, 보안 시스템 및 의료 영상 분석과 같은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 또한 불확실성을 고려한 모델은 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있으며, 의사 결정을 지원하고 신뢰성 있는 결과를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 연구 결과는 실제 환경에서의 컴퓨터 비전 응용 프로그램의 성능과 신뢰성을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.